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机器人机器视觉：2D 与 3D 指南 (2026)
2026 年机器人机器视觉：2D 和 3D 视觉有何不同，何时适合引导式拾取和检查，以及如何指定单元。机器人机器视觉：2D 与 3D 指南 (2026)首次出现于 EVST。
来源:EVS Robot 博客作者：EVST 编辑团队 · 最后更新：2026 年 6 月 6 日
机器视觉让机器人看到零件在哪里以及它们是否正确，而不是依赖于固定位置。 2D 视觉以平面图像为基础，适用于平面零件、位置校正、读取和表面检查。 3D 视觉可捕捉深度并适合堆叠、倾斜或随机放置的零件，包括垃圾箱拣选。正确的选择取决于任务是否需要深度以及零件呈现的多样性。
机器视觉为机器人添加了什么
没有视觉的机器人会重复固定的路径，并假设每个部件都位于同一位置。视觉消除了这种假设：摄像头定位每个零件并告诉机器人要去哪里，因此零件不再需要精确的固定装置。根据行业观察，视觉引导将机器人从刚性中继器转变为灵活的处理机，并且它越来越成为拾取、装配和检查单元的标准。
视觉也检查。引导拾取的同一台相机可以检查零件是否存在、正确且无缺陷，将质量控制纳入循环中，而不是添加单独的工作站。
2D 与 3D 视觉
根据行业观察，最常见的过度规格是为 2D 可以解决的任务购买 3D 视觉。如果零件到达时是平坦且单一的，则 2D 速度更快、成本更低。仅当深度真正重要时（例如高度或角度未知的零件），3D 才能赢得成本。对于最困难的情况，即垃圾箱中的随机零件，请参阅我们的机器人垃圾箱拣选指南。